Ce este știința datelor? Cine este un Data Scientist? Ce este Analytics?

Datele sunt în centrul afacerilor și industriilor de astăzi. Odată cu creșterea Big Data, companiile și organizațiile din întreaga lume valorifică potențialul datelor pe care le au la dispoziție pentru a stimula creșterea, a crește profitabilitatea, a spori satisfacția clienților și a îmbunătăți procesul operațional general, printre altele. Și în spatele tuturor acestor lucruri se află un secret major – Știința datelor.

Ce este Data Science?

Știința datelor este o amalgamare a mai multor aspecte ale datelor, cum ar fi inferența datelor, dezvoltarea algoritmului și tehnologia pentru a ajuta la analiza datei și la găsirea de soluții inovatoare la probleme complexe. Cu alte cuvinte, știința datelor se referă la analiza datelor și la găsirea unor modalități creative de a stimula creșterea afacerii.

Pentru a înțelege pe deplin întrebarea „ce este știința datelor”, trebuie să începem de la elementele de bază. La nivel primar, știința datelor încearcă să dezvăluie tiparele ascunse din seturile de date. Cu ajutorul acestor date utile, companiile își pot îmbunătăți procesul de luare a deciziilor, își pot eficientiza strategiile de vânzări și marketing, pot crește veniturile și multe altele. De exemplu, Netflix extrage datele utilizatorilor pentru a înțelege modelele de vizionare a filmelor ale clienților, ce le stimulează interesele și spre ce anume gen pentru a determina ce fel de emisiuni și filme ar trebui să producă.

În plus, știința datelor implică și dezvoltarea unui produs de date. Prin „produs de date” înțelegem un activ tehnic care utilizează și procesează date pentru a genera rezultate orientate spre algoritm. Un motor de recomandare este cel mai excelent exemplu de produs de date. De exemplu, motorul de recomandare al Amazon ingerează datele utilizatorului pentru a oferi o listă de recomandări personalizată pe baza achizițiilor tale anterioare sau a articolelor vizualizate. În mod similar, Spotify urmărește comportamentul consumatorilor pentru a înțelege preferințele lor în muzică, oferind astfel liste de muzică personalizate pentru utilizatorii individuali.

Un alt lucru important de abordat atunci când răspundeți „Ce este știința datelor” este componentele științei datelor. Să privim la fel.

Din ce constă Data Science?

Știința datelor implică în esență combinarea a trei domenii de bază de expertiză - Matematică, Tehnologie și Perspectivă în afaceri.

1. Matematică

Matematica și statistica se află în centrul științei datelor. Pentru a putea extrage datele cu succes, trebuie să vizualizați datele din perspectivă cantitativă. Corelațiile în date, găsirea tiparelor ascunse și a tendințelor complexe în cadrul necesită un anumit grad de expertiză. Concepte matematice precum statistica clasică, statistica bayesiană și algebra liniară, pentru a numi câteva.

2. Tehnologie și Hacking

Când aveți de-a face cu cantități mari de date, este un dat că trebuie să aveți un talent pentru tehnologie. O mare parte a sarcinii unui cercetător de date este să folosească instrumentele tehnologice pentru a descoperi modele valoroase în cadrul datelor. El/ea trebuie să fie bine versat cu limbaje de programare precum Java, Scala, Python, R și SQL. Un cercetător de date trebuie să fie un hacker algoritmic convins și, prin asta, nu ne referim la piratarea ilegală a computerelor. Înseamnă că ar trebui să poată pirata coduri complexe și să le descompună în formate mai ușor de înțeles și de citit.

3. Perspicacitatea afacerilor

Pentru a excela în domeniul științei datelor, trebuie să aveți o mentalitate puternică de afaceri. Deoarece știința datelor își propune să stimuleze generarea de valoare a afacerilor, pe lângă faptul că se simte confortabil cu lucrul pe seturi mari de date, un om de știință a datelor trebuie să aibă și o mentalitate tactică de afaceri. El/ea trebuie să se scufunde în date, să extragă informații utile din acestea și să sfătuiască organizațiile de afaceri despre cum pot folosi aceste informații în beneficiul lor.

Eliminați cele trei de mai sus, iar răspunsul la „ce este știința datelor” se va reduce la „nimic”.

Cine este un Data Scientist?

Oamenii de știință în date sunt experți în mod inerent analitic în date, dotați cu abilitățile necesare pentru a rezolva probleme complexe, completate cu setea nestinsă de a explora o gamă largă de probleme care trebuie abordate. Sunt persoane cu înaltă calificare care combină tot ce este mai bun din ambele lumi – IT și afaceri. Prin urmare, oamenii de știință de date sunt parțial informaticieni, parțial matematicieni și parțial analizori de tendințe.

Scopul principal al unui om de știință de date este să adune, să analizeze și să organizeze cantități masive de date și, în acest proces, să descopere perspective valoroase care ajută la modelarea strategiilor de afaceri ale organizațiilor. De-a lungul anilor, meseria de data scientist a fost la mare căutare, deoarece companiile de astăzi se bazează pe Big Data și pe analiza datelor mai mult ca niciodată. De fapt, Harvard Business Review a declarat că jobul unui Data Scientist este „Cea mai sexy job din secolul 21!”

Acum să ne uităm la responsabilitățile de muncă ale cercetătorilor de date.
În cartea Doing Data Science, autorii C. O'Neil și R. Schutt detaliază îndatoririle cercetătorilor de date ca atare:

„...un om de știință a datelor este cineva care știe să extragă sens și să interpreteze date, ceea ce necesită atât instrumente și metode din statistici și învățare automată, cât și să fie uman. Ea petrece mult timp în procesul de colectare, curățare și colectare a datelor, deoarece datele nu sunt niciodată curate. Acest proces necesită perseverență, statistici și abilități de inginerie software... Odată ce ea pune datele în formă, o parte crucială este analiza exploratorie a datelor, care combină vizualizarea și sensul datelor.”

Iată care sunt cele mai fundamentale îndatoriri ale unui cercetător de date:

• Colectarea unor cantități mari de date structurate și nestructurate și convertirea lor în informații utile.
• Identificarea soluțiilor de analiză a datelor care dețin cel mai semnificativ potențial de a stimula creșterea organizațiilor.
• Folosind tehnici analitice precum analiza textului, învățarea automată și învățarea profundă pentru a analiza datele, dezvăluind astfel modele și tendințe ascunse.
• Încurajarea abordării bazate pe date pentru rezolvarea problemelor complexe de afaceri.
• Curățarea și validarea datelor pentru a optimiza acuratețea și eficacitatea datelor.
• Comunicarea tuturor observațiilor și constatărilor productive părților interesate ale companiei prin vizualizarea datelor.

Ce este Analytics?

Până acum știți că analiza reprezintă un aspect vital al științei datelor. Oamenii de știință de date trebuie să se bazeze pe analize pentru a descoperi modele semnificative în cadrul datelor brute. Dar, ce înseamnă exact Analytics?

Analytics este procesul de colectare a datelor din mai multe surse și de procesare, examinare și interpretare a datelor pentru a obține informații semnificative. Este un domeniu care utilizează instrumente multidimensionale precum matematica, statistica, modelarea predictivă și ML pentru a descoperi modele utile în date. Analytics poate fi clasificat în două categorii:

• Analiza cantitativă a datelor – Acest tip de analiză analizează date numerice cu variabile cuantificabile care pot fi măsurate statistic.
• Analiza calitativă a datelor – Această analiză adoptă o abordare mai interpretativă a datelor, adică urmărește „înțelegerea” tiparelor în datele nenumerice (text, imagini, audio, video).

Pe măsură ce tot mai multe date se acumulează în diverse industrii din întreaga lume, analiza devine din ce în ce mai mult o parte integrantă a afacerilor. Pentru a supraviețui pe piața competitivă, companiile trebuie să valorifice datele pe care le au la dispoziție pentru a găsi modalități prin care să poată rămâne în fața concurenței. Și răspunsul la aceasta este, desigur, analiza datelor. De la sectorul de asistență medicală și educație la sport și case inteligente, analytics ia rapid afacerea cu asalt.

Sper că acest articol a ajutat să răspundă la întrebările dumneavoastră referitoare la „ce este știința datelor”. și altele!

Obțineți certificare în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Învață programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.